关联
该指标根据检索到的文档对用户查询的响应程度来评估所检索文档的相关性以及生成的响应的质量。为了量化相关性，通常使用平均倒数排名 (MRR) 或 Precision@K 等指标，用于评估最相关的文档在排名中的排名。
延迟
虽然准确性和相关性至关重要，但实时性能也很重要。延迟是指系统响应时间：系统检索文档并生成响应的速度。低延迟对于响应速度至关重要的应用程序（例如客户服务或实时问答系统）尤其重要。
覆盖范围
覆盖率衡量 GAR 系统处理各种查询的能力。对于特定领域的应用程序，确保系统能够处理全方位的潜在用户查询是提供全面支持的关键。
先进的 GAR 技术为不同行业和应用带来了广泛的可能性。
复杂的问答系统
高级 RAG 技术最有影响力的用例之一是复杂的问答 (QA) 系统。这些系统需要的不仅仅是文档检索：它们必须理解上下文，分解多步骤查询，并根据检索到的文档提供完整的答案。
检索特定领域的知识
在特定领域知识很重要的领域，可以构建先进的 RAG 系统来检索和生成高度专业化的内容。一些值得注意的应用是：
医疗保健：医疗专业人员在做出决策时依赖最新的研究、临床指南和患者病史。先进的 RAG 系统可以检索医疗文档、总结患者病史并生成治疗方案。过滤和重新排序对于确保检索到的内容是最新的、准确的并且与患者的病情高度相关尤其重要。
金融服务：在金融领域，RAG 系统可以检索市场报告、监管文件和经济预测，帮助分析师生成准确的数据驱动见解。查询扩展和密集检索可以确保分析师获得最相关、最完整的可用数据。
个性化推荐
个性化推荐系统是高级 GAR 技术的另一个关键用例。通过结合用户偏好、行为和外部数据源，GAR 系统可以为产品、服务或内容等生成个性化推荐：
电子商务：RAG系统可以通过检索产品描述、客户评论和用户档案来推荐产品，从而生成个性化建议。混合搜索（结合基于关键字和基于向量的检索）和重新排名对于提高这些推荐的相关性至关重要。
内容平台：在流媒体或新闻平台上，RAG系统可以根据用户偏好和最新趋势推荐内容。扩大查询和提炼上下文可以帮助这些系统提供更细致的建议，根据过去的行为和当前的兴趣定制建议。
RAG 系统的未来
下一代 GAR 系统将集成更多样化的数据源，提高推理能力并解决当前的局限性，例如歧义和处理复杂查询。
发展的一个关键领域是整合不同的数据源，克服对单一数据集的依赖。未来的系统将结合数据库、API 和实时提要等各种来源的信息，从而对复杂查询做出更全面、多维的响应。
处理不明确或不完整的查询是未来 GAR 系统将解决的另一个挑战。通过将概率推理与更好的上下文理解相结合，这些系统将更有效地管理不确定性。
此外，多步骤推理将越来越成为 GAR 系统处理复杂查询、将其分解为更小的组件并跨多个文档或步骤综合结果的方式不可或缺的一部分。这对于法律研究、科学发现和客户服务等领域尤其有益，这些领域的查询通常需要连接各种信息。
随着个性化和情境感知的不断改进，未来的 GAR 系统将根据用户的历史记录、偏好和过去的交互来调整其响应。实时适应新信息将使对话更加动态和富有成效。
当前的密集检索模型非常高效，但正在研究开发更高效、更准确的神经 阿富汗电话数据 检索模型。这些模型旨在更好地捕获更广泛的查询文档对中的语义相似性，同时提高大规模检索任务的效率。
Karpukhin 等人的论文。 (2020)引入了密集通道检索 (DPR) 作为回答开放域问题的基本方法，而Izacard 等人的最新研究。 (2022)专注于小样本学习，使 GAR 系统适应特定领域的任务。
另一个新兴的研究领域侧重于通过恢复增强发电模型来改善恢复和发电之间的联系。这些模型旨在将恢复的文档完美地集成到生成过程中，从而允许语言模型更直接地根据恢复的内容调整其输出。
这可以减少幻觉并提高所生成响应的事实准确性，从而使系统更加可靠。其中最著名的作品是Huang 等人。 (2023) 的 RAVEN 模型，该模型使用检索增强的编码器-解码器模型改进上下文